Die 12-Monats-Agenda für KI der europäischen CEOs

Im kommenden Jahr werden sich die KI-Neulinge von den KI-Praktikern trennen.

Das liegt nicht daran, dass die Technologie plötzlich perfekt sein wird. Es liegt daran, dass der Druck von außen mittlerweile zu stark ist, um ihn zu ignorieren. Europa treibt einen Aktionsplan für den KI-Kontinent voran, baut KI-Fabriken aus und erweitert seine „Apply AI“-Strategie für die branchenweite Einführung, während der KI-Gesetzentwurf den Schritt von der abstrakten Regulierung in die operative Realität vollzieht. Gleichzeitig sagt die EZB, dass KI das Produktivitätswachstum im Euroraum in den nächsten zehn Jahren um mehr als vier Prozentpunkte steigern könnte, wenn die Einführung stark voranschreitet – auch wenn Europa bei KI-bezogenen Patenten immer noch hinter den Vereinigten Staaten zurückliegt und mit Energie- und Kapitalengpässen konfrontiert ist. lesen

Diese Kombination verändert die Aufgabe des CEO. Die Frage ist nicht mehr, ob KI wichtig ist. Die Frage ist, ob das Unternehmen KI in eine kontrollierte Umsetzung über Arbeitsabläufe, Teams und Systeme hinweg umsetzen kann, bevor es die Konkurrenz tut. Die McKinsey-Umfrage von 2025 weist in dieselbe Richtung: Unternehmen, die den größten Nutzen erzielen, erweitern nicht nur den Zugang. Sie gestalten Arbeitsabläufe neu, stärken die Eigenverantwortung der Führungskräfte und legen fest, wann eine menschliche Validierung erforderlich ist. lesen

Die direkte Antwort

Ein ernsthafter europäischer CEO sollte die nächsten 12 Monate damit verbringen, fünf Dinge zu tun: Transparenz schaffen, Risiken klassifizieren, Arbeitsabläufe neu gestalten, Infrastruktur und Governance aufeinander abstimmen und nur das skalieren, was sich als wertvoll erweist. Die richtige Vorgehensweise lautet nicht „mehr Pilotprojekte starten“, sondern „ein wiederholbares Betriebsmodell für maschinengenerierte Arbeit schaffen“. Europas politische Ausrichtung, die Daten zur Einführung und der Ausbau der Infrastruktur weisen alle in dieselbe Richtung: Es handelt sich nun um ein Problem der Umsetzung, nicht um ein Problem des Bewusstseins. lesen

Quartal 1: Transparenz und Kontrolle schaffen

Im ersten Quartal geht es darum, sich ein klares Bild vom System zu machen. Die meisten Unternehmen wissen immer noch nicht, wo KI eingesetzt wird, von wem, für welche Arten von Aufgaben und unter welchen Risikoannahmen. Das ist in jedem Markt gefährlich, aber besonders in Europa, wo seit Februar 2025 verbotene Praktiken und Verpflichtungen zur KI-Kompetenz gelten, seit August 2025 Verpflichtungen gemäß der GPAI gelten und das KI-Gesetz am 2. August 2026 mit einigen stufenweisen Ausnahmen allgemein anwendbar wird. Lesen

Praktisch gesehen sollte das erste Quartal vier Ergebnisse liefern.

Erstens: eine unternehmensweite KI-Bestandsaufnahme. Erfassen Sie die bereits im Einsatz befindlichen Modelle, Tools, Anbieter, Geschäftsfunktionen und Anwendungsfälle. Zweitens: eine einfache Risikotaxonomie: risikoarme unterstützende Aufgaben, verwaltete Workflows mit Überprüfung sowie risikoreiche oder regulierte Anwendungsfälle. Drittens: ein Token- und Nutzungsledger, das aufzeigt, wo der Modellverbrauch nach Team und Workflow stattfindet. Viertens: klare Verantwortlichkeiten der Führungskräfte in den Bereichen Technologie, Recht, Sicherheit und Betrieb. Es geht nicht um Bürokratie. Es geht um Kontrolle. Sobald KI in die tägliche Arbeit Einzug hält, verwandeln sich unkontrollierte Experimente schnell in unsichtbare Betriebsschulden. lesen

Dies ist wichtig, weil KI bereits ebenso sehr über die Belegschaft wie über den Einkauf in das Unternehmen Einzug hält. Im Jahr 2025 nutzten 20,0 % der EU-Unternehmen mit 10 oder mehr Mitarbeitern KI-Technologien, während 32,7 % der Menschen im Alter von 16 bis 74 Jahren in der EU generative KI-Tools nutzten und 63,8 % der 16- bis 24-Jährigen dies taten. Das bedeutet, dass das Unternehmen nicht darüber entscheidet, ob der Einsatz von KI beginnt. Es entscheidet darüber, ob dieser Einsatz geregelt wird. lesen

Quartal 2: Workflows neu gestalten, nicht nur Aufgaben

Sobald Transparenz herrscht, sollte sich das zweite Quartal auf die Neugestaltung von Workflows konzentrieren. Hier scheitern viele Führungsteams noch immer. Sie behandeln KI als besseren Assistenten für bestehende Aufgaben, anstatt den End-to-End-Prozess neu zu gestalten. Die Daten von McKinsey sprechen hier eine klare Sprache: Bei Unternehmen mit hoher Leistungsfähigkeit ist die Wahrscheinlichkeit fast dreimal so hoch, dass einzelne Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet wurden, und diese Neugestaltung ist einer der stärksten Faktoren für eine bedeutende geschäftliche Wirkung. lesen

Der beste Schritt im zweiten Quartal ist die Auswahl von drei bis fünf Arbeitsabläufen, die sich wiederholen, funktionsübergreifend, messbar und überprüfbar sind. Umsatzabwicklung, Kundensupport, Beschaffungsaufnahme, interne Berichterstattung, Erstellung von Compliance-Nachweisen und Softwarebereitstellung sind allesamt gute Kandidaten. Die Frontier-Plattform von OpenAI zeigt dem Markt genau, wohin die Reise geht, indem sie KI-Agenten in Geschäftsprozessen wie Beschaffung, Kundensupport, Datenanalyse und Finanzprognosen einsetzt, die alle in die Stammdatensysteme integriert und als produktionsreife Workflows verwaltet werden. lesen

Dies ist auch das Quartal, in dem Überprüfungsschwellenwerte definiert werden müssen. Welche Ergebnisse erfordern eine obligatorische menschliche Genehmigung? Welche können stichprobenartig überprüft werden? Welche können nur innerhalb enger Grenzen autonom ausgeführt werden? Unternehmen, die diesen Schritt überspringen, sorgen für Verwirrung, da Mitarbeiter eine Vielzahl von KI-Ergebnissen generieren können, lange bevor das Unternehmen entschieden hat, was „genehmigt“ eigentlich bedeutet. Deshalb ist die wirklich knappe Ressource nicht die Eingabeaufforderung. Es ist die Gestaltung der Überprüfung. lesen

3. Quartal: Governance, Infrastruktur und Souveränität aufeinander abstimmen

Bis zum 3. Quartal sollte die Unternehmensführung aufhören, über KI als generische Fähigkeit zu sprechen, und stattdessen schwierigere Entscheidungen darüber treffen, wo sie eingesetzt werden soll, worauf sie Zugriff haben darf und welche Abhängigkeiten akzeptabel sind. Hier kommt die Souveränität ins Spiel. Für die meisten Unternehmen bedeutet souveräne KI nicht, ein Pioniermodell zu trainieren. Es bedeutet vielmehr, zu entscheiden, welche Daten, Arbeitsabläufe und operativen Kontrollen innerhalb Europas kontrollierbar bleiben müssen und welche sicher auf externe Plattformen übertragen werden können. Europas eigene Strategie spiegelt diesen Wandel durch KI-Fabriken, Branchen-Einführungsprogramme und das allgemeine Bestreben wider, die technologische Souveränität zu stärken. lesen

Auf der Infrastrukturseite geht es schnell voran. Reuters hat über neue Investitionen von Iliad in europäische Rechenzentren berichtet, über Deutschlands Bestrebungen, die Kapazität der heimischen Rechenzentren bis 2030 mindestens zu verdoppeln und die KI-Verarbeitungsleistung zu steigern, sowie über die allgemeine Besorgnis in Brüssel hinsichtlich der Konzentration im gesamten KI-Ökosystem. Diese Signale sind wichtig, da sie zeigen, dass sich der Markt über die Auswahl von Anwendungen hinaus in Richtung der Kontrolle über Rechenleistung, Cloud und operative Hebelwirkung bewegt. Lesen

Das dritte Quartal sollte daher drei Ergebnisse hervorbringen: eine Souveränitätshaltung auf der Ebene der einzelnen Workloads, eine Überprüfung von Anbietern und Architekturen hinsichtlich kritischer Abhängigkeiten sowie ein Governance-Modell, das Modellrichtlinien, Sicherheit, rechtliche Verpflichtungen und Überprüfbarkeit miteinander verbindet. Dieser Prozess ist ein Eckpfeiler jeder effektiven KI-Governance- und Risikoberatung. Europa braucht keine vagen KI-Ambitionen mehr. Es braucht Unternehmen, die erklären können, wie sie KI-Systeme unter den europäischen Rahmenbedingungen verantwortungsvoll betreiben werden. Lesen

4. Quartal: Skalieren, was funktioniert, und streichen, was nicht funktioniert

Im vierten Quartal verdient sich das Unternehmen das Recht zu sagen, dass es über eine KI-Strategie verfügt. Bis dahin sollte die Unternehmensleitung wissen, welche Arbeitsabläufe echten Durchsatz schaffen, welche nur Lärm erzeugen und wo Kosten, Qualität und Kontrolle aus dem Gleichgewicht geraten sind. Dies ist auch der Punkt, an dem die Token-Ökonomie zu einer Managementaufgabe und nicht mehr zu einer technischen Angelegenheit wird. Wenn Anbieter ihre Preise, Caching-Strategien und Optimierungen an Tokens ausrichten, sollte die Unternehmensleitung in der Lage sein, die Modellnutzung mit akzeptierten Geschäftsergebnissen zu verknüpfen. Lesen

Die nützlichsten Kennzahlen in dieser Phase sind nicht die Anzahl der Pilotprojekte oder die Anzahl der Nutzer. Es sind die Kosten pro genehmigtem Ergebnis, die Korrekturrate nach menschlicher Überprüfung, die Verkürzung der Durchlaufzeit und eine Form von genehmigten Ergebnissen pro Einheit des Modellverbrauchs. Die genaue Formel variiert je nach Unternehmen, das Prinzip jedoch nicht: Messen Sie KI anhand des akzeptierten Geschäftswerts, nicht anhand der KI-Aktivität. Die Erkenntnisse von McKinsey zur Neugestaltung von Arbeitsabläufen und zur menschlichen Validierung stützen diese Logik, und die Produktivitätswarnung der EZB liefert die makroökonomische Begründung dafür. Europa braucht messbare Produktivitätssteigerungen, nicht nur KI-Begeisterung. lesen

Im vierten Quartal sollten Führungskräfte zudem entschlossen kürzen. Einige Pilotprojekte rechtfertigen keine Skalierung. Einige Agentenmuster sind zu riskant. Einige Anwendungsfälle verursachen mehr Korrekturarbeit als sie Wert schaffen. Zu einer ausgereiften CEO-Agenda gehört es, Projekte zu stoppen, nicht nur zu starten. Diese Disziplin ist es, die ein Portfolio von Experimenten von einem Betriebsmodell unterscheidet. lesen

Die Fragen des Vorstands, auf die jeder CEO bereit sein sollte, zu antworten

Am Ende der 12 Monate sollte der Vorstand in der Lage sein, sechs schwierige Fragen zu stellen und klare Antworten zu erhalten.

Wie schafft KI messbaren Mehrwert in den Bereichen Betrieb, Umsatz oder Produktivität? Welche Arbeitsabläufe wurden neu gestaltet und nicht nur beschleunigt? Was sind die risikoreichsten KI-Anwendungsfälle des Unternehmens und wie werden sie gesteuert? Welche kritischen KI-Abhängigkeiten liegen außerhalb Europas und wie sieht der Notfallplan aus? Wie messen Führungskräfte Kosten, Qualität und die Wirksamkeit von Überprüfungen? Welche personellen, kompetenzbezogenen und organisatorischen Veränderungen sind noch erforderlich?

Das sind die richtigen Fragen, weil sie die Marktrealität mit der Umsetzungsrealität verbinden. Die Kommission treibt die Einführung voran. Der KI-Gesetzentwurf verschärft die Compliance-Vorgaben. Die Belegschaft setzt bereits Tools ein. Der Wettlauf um die Infrastruktur beschleunigt sich. CEOs, die diese Fragen nicht beantworten können, werden Schwierigkeiten haben, den Schritt vom Experimentieren zur Skalierung zu vollziehen. lesen

Was First AI Movers glaubt

In den nächsten 12 Monaten geht es nicht darum, mit den KI-Nachrichten Schritt zu halten.

Es geht darum, zu entscheiden, wie das Unternehmen in einem Markt agieren wird, in dem KI zur Infrastruktur wird, Arbeitsabläufe maschinell ausführbar werden und die europäische Wettbewerbsfähigkeit davon abhängt, die Einführung in disziplinierte Produktivität umzuwandeln. Hier sollten First AI Movers eine Vorreiterrolle übernehmen: nicht als Kommentatoren von Modellvorstellungen, sondern als Wegweiser für Führungsteams, die Arbeit, Governance, Messung und Ausführung neu gestalten müssen, bevor die Marktkräfte dies für sie tun.

Das ist jetzt die eigentliche Agenda für CEOs. Keine weiteren Pilotprojekte. Ein neues Betriebssystem für das Unternehmen.

Weiterführende Literatur

Verfasst von Dr. Hernani Costa, Gründer und CEO von First AI Movers. Seit 2016 bieten wir AI-Strategie und -Umsetzung für Technologieführer an.

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Autor: Dr. Hernani Costa – Gründer von First AI Movers und Core Ventures. KI-Architekt, strategischer Berater und Fractional CTO, der weltweit führende Innovationsunternehmen bei der Umsetzung von KI-Innovationen unterstützt. Doktor der Computerlinguistik, über 25 Jahre Erfahrung in der Technologiebranche.

Ursprünglich veröffentlicht bei First AI Movers unter CC BY 4.0.